觀看視頻時突然的卡頓和緩沖估計(jì)能逼死一批強(qiáng)迫癥患者，現(xiàn)在這樣的現(xiàn)象有可能會被 MIT CSAIL（計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室）的研究人員們通過最新的人工智能算法改變溜徙。

通常情況下湃缎，用戶在線觀看視頻時，視頻并不是一次性傳送到用戶計(jì)算機(jī)上的蠢壹，這樣會占用太多的帶寬嗓违，所以，視頻會被切割成若干個小段依次傳送图贸。

不過蹂季，為了保證視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量冕广，主流的視頻網(wǎng)站會采用 ABR 編碼算法，然后再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況來決定視頻將以怎樣的分辨率來播放偿洁，并且設(shè)置足夠長的緩沖區(qū)撒汉。

但 ABR 編碼算法也存在著不少的問題。如果網(wǎng)絡(luò)傳輸速率太低涕滋，系統(tǒng)會降低視頻分辨率以保證流暢播放睬辐，這樣難免會造成圖像模糊或者出現(xiàn)馬賽克等現(xiàn)象。另外何吝，如果用戶在拖動進(jìn)度條時跨度太大溉委，超出了系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置好的緩沖區(qū)鹃唯，視頻就會在系統(tǒng)重新加載完之前卡住爱榕，常在網(wǎng)上追劇的人對這點(diǎn)應(yīng)該深有體會。上述兩種狀況對于大部分用戶來說都是難以接受的坡慌。

此前黔酥，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)曾經(jīng)對此問題做過研究，他們開發(fā)過一個「模型預(yù)測（MPC）」系統(tǒng)洪橘，用于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化和時間的關(guān)系跪者，并依據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。但該模型無法適用于流量和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)突然改變的情景熄求。

MIT CSAIL 最新研發(fā)出的渣玲，被稱為「Pensieve」的方法改進(jìn)了現(xiàn)有的算法，它能夠根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)狀況來使用不同的視頻播放方式弟晚，以實(shí)現(xiàn)視頻的流暢播放忘衍。

具體來講，Pensieve 不依賴于單一的模型或者算法卿城，而是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來確定選擇播基于 ABR 的放緩存內(nèi)容枚钓，還是依賴網(wǎng)絡(luò)傳輸速率實(shí)時播放。

研究人員經(jīng)過長期的訓(xùn)練和試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)瑟押，采用新 AI 算法后搀捷，視頻減少了 10% 到 30% 的緩沖量，同時圖像質(zhì)量增加了 10% 到 25%多望，對于用戶使用體驗(yàn)的提高相當(dāng)明顯嫩舟。

MIT 的研究員在一份聲明中表示，在一個月內(nèi)怀偷，通過下載的視頻訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家厌，Pensieve 就能實(shí)現(xiàn)和 MPC 一樣的分辨率質(zhì)量，同時緩沖量減少 10% 到 30%枢纠。

除了將 Pensieve 用于 YouTube 這樣的視頻網(wǎng)站像街，MIT 的研究員認(rèn)為黎棠，該技術(shù)在 VR 領(lǐng)域會有更加廣闊的應(yīng)用空間。相對于普通視頻的傳輸镰绎，VR 視頻對帶寬的要求更加嚴(yán)苛脓斩。

除了前期錄制、轉(zhuǎn)碼畴栖，要使 VR 視頻穩(wěn)定不受損随静，還要考慮傳輸速率，是否能在播放時實(shí)時搭配相應(yīng)的網(wǎng)速吗讶。

MIT 的研究員表示：「4K 質(zhì)量的虛擬現(xiàn)實(shí)視頻至少需要每秒數(shù)百兆比特的傳輸速率燎猛，而目前大部分的網(wǎng)絡(luò)速度根本無法支持，但是像 Pensieve 這樣的系統(tǒng)可以在 VR 視頻傳輸上有所作為照皆，并且我相信它還會有更加廣闊的應(yīng)用空間重绷，而不局限于網(wǎng)絡(luò)視頻或者 VR∧せ伲」

現(xiàn)在昭卓，該團(tuán)隊(duì)正在為下周在洛杉磯舉辦的 SIGCOMM（美國計(jì)算機(jī)協(xié)會通信組專業(yè)會議）做準(zhǔn)備。他們需要更多的數(shù)據(jù)對 Pensieve 的模型進(jìn)行訓(xùn)練瘟滨，以實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的視頻和更快的傳輸速率候醒。不僅如此，MIT 的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始驗(yàn)證 Pensieve 在 VR 視頻上應(yīng)用的可行性杂瘸。